中國團隊研究證實人工智能可自發形成人類級認知 | 聯合早報

中國科學家團隊首次證實，基於人工智能技術的多模態大語言模型能夠自發形成與人類高度相似的物體概念表徵系統，即人工智能可自發形成人類級認知。

據中新社報道，這項研究由中國科學院自動化研究所神經計算與腦機交互團隊、中國科學院腦科學與智能技術卓越創新中心團隊等聯合完成，相關成果論文星期一（6月9日）在國際專業學術期刊《自然·機器智能》上線發表。

據介紹，人類能夠對自然界中的物體進行概念化，這一認知能力長期以來被視為人類智能的核心。當人們看到“狗”“汽車”或“蘋果”時，不僅能識別它們的物理特徵（尺寸、顏色、形狀等），還能理解其功能、情感價值和文化意義，這種多維度的概念表徵構成人類認知的基石。

近年來，隨着ChatGPT等大語言模型的發展，這些大模型能否從語言和多模態數據中發展出類似人類的物體概念表徵，這一根本性問題也浮出水面。

在本項研究中，研究團隊從認知神經科學經典理論出發，設計出一套融合計算建模、行為實驗與腦科學的創新範式。

研究團隊從海量大模型行為數據中提取出66個“心智維度”，併為這些維度賦予語義標籤。研究發現，這些維度是高度可解釋的，且與大腦類別選擇區域的神經活動模式顯著相關。

研究團隊進一步對比了多個模型在行為選擇模式上與人類的一致性，結果顯示，多模態大模型在一致性方面表現更優。此外，該研究還揭示，人類在做決策時更傾向於結合視覺特徵和語義信息進行判斷，而大模型則傾向於依賴語義標籤和抽象概念。

研究表明，大語言模型並非“隨機鸚鵡”，而是內部存在着類似人類對現實世界概念的理解，其核心發現是人工智能的“心智維度”與人類殊途同歸。